При соответствующем запросе информации в Google Patents (ключевое слово «open source») — появляется больше 100 тысяч результатов. Если попросить систему предоставить исключительно новые патенты — поисковая выдача сократится до 16 384 пунктов.
Попробуем проанализировать документы подобного профиля и их владельцев.
Какие компании являются лидерами в сфере Open Source, если оценивать сведения по поисковым результатам?
На первом месте — Pure Storage, Inc. (8,3% от общего количества патентов). Фирма, топ-менеджеры которой имеют русские фамилии (Зубарев Максим, Аверин Алексей), занимается производством дисковых хранилищ.
Почетное второе место — у компании Splunk Inc. (6,1%). Профиль этой корпорации — разработка платформы, которая позволяет осуществлять сбор, хранение, обработку и анализ машинных данных. На Habr еще в 2017 году выходила статья, рассказывающая, как работать с созданным в фирме ПО.
На третьем месте — Intel Corporation (2,3%).
Четвертую позицию занимает Citrix Systems, Inc. (2%). Эта компания предоставляет предприятиям и поставщикам услуг, например, ПО Workspace Services и Delivery Networking.
На пятой строчке рейтинга — Oracle International Corporation (1,7%), на шестой — KnowBe4, Inc. (1%).
Остальные участники обладают патентным портфелем с долей менее 1%.
Примеры патентов с open source можно?
Конечно.
«Метод и система распознавания уязвимостей прошивки на основе идентификации версии компонента с открытым исходным кодом». Предлагаемый изобретателем из Китая метод включает несколько важных пунктов: сканирование библиотеки пакетов декодирования прошивки для получения первого списка путей компонентов, подлежащих анализу; прохождение первого списка путей компонентов, которые необходимо проанализировать, связывание и проверка планируемых к анализу компонентов с базой данных строк компонентов с открытым исходным кодом и получение второго списка путей компонентов.
«Интегрированная система мониторинга ресурсов на основе облачной платформы с открытым исходным кодом». Инноватор предлагает изобретение, включающее интегрированную систему мониторинга ресурсов на основе облачной платформы с открытым исходным кодом, которая включает модуль сбора данных и модуль отображения данных, причем модуль сбора данных использует инструменты мониторинга Zabbix, Telegraf и Influxdb, Zabbix реализует масштабное развертывание мониторинга и получение любого элемента мониторинга с помощью различных способов и функций, а Telegraf получает различную информацию о мониторинге ресурсов с помощью механизма подключаемого модуля и сохраняет информацию в базе данных временной последовательности Influxdb.
«Метод автоматического обнаружения дефектов программного обеспечения на основе библиотеки с открытым исходным кодом». Исследователь, предлагая свой технологический вариант, использует способ «автоматического обнаружения дефектов программного обеспечения на основе открытой исходной кодовой базы, включая двунаправленную структуру LSTM, включающую технологию извлечения признаков исходного кода, метод векторного представления слов при обработке естественного языка и технологию глубокого обучения». Заявляется, что предложенный метод обнаружения основан на записях об изменении кода в крупном репозитории открытого исходного кода Github и получает большое количество дефектных кодов в процессе изменения кода. «Используя технологию статического анализа кода, извлекаются характеристики потока данных дефектных фрагментов кода. Двунаправленная структура LSTM в глубоком обучении используется для разработки модели обнаружения дефектов кода, которая обеспечивает техническую поддержку статического обнаружения дефектов кода, реализует обнаружение дефектов целевых файлов и сообщает точное местоположение уязвимости с низким уровнем ложных срабатываний».
«Метод прогнозирования дефектов программного обеспечения для глубокого изучения особенностей дефектов программного обеспечения с открытым исходным кодом». Сама разработка включает несколько параметров: «сбор информации о дефектах программного обеспечения с открытым исходным кодом, создание базы данных дефектов программного обеспечения и генерацию абстрактного синтаксического дерева из исходного кода; использование алгоритма обнаружения сообщества для обрезки абстрактного синтаксического дерева с целью получения поддерева дефектов, а затем объединение описания ремонта с базовой информацией о проекте и исходным кодом для создания информационного корпуса поддерева дефектов».
Необходимая оговорка
Проведенный нами анализ open source может иметь некоторое искажение. Дело в том, что упоминаемый в тексте (или названии) патента собственно «open source» нередко — это лишь один из приводимых изобретателем примеров, иллюстрирующих возможность (но не реальность) приложения представленных разработок. Вполне имеет место ситуация, когда непосредственно сам патент прямо не касается технологических или иных аспектов «открытого кода».
В то же время ориентируясь на содержательный анализ десятков патентов, прямо говорящих об использовании «open source», можно констатировать, что серьезное интеллектуальное вложение в подобное техническое направление делают ученые КНР из соответствующих Университетов.
На западе в это же время усиливается кооперация компаний, их цель — создать систему глобальной проверки изобретений (чтобы находить примеры разработок, которые предшествуют запатентованным, и доказывать несостоятельность защитного документа).
Глубинной причиной, способствующей такому взаимодействию, стало поведение патентных троллей. Последние пытаются сначала юридически защитить проекты, а потом требуют у компаний деньги за использование открытых технологий. Фирмы, экономя время и силы, платят троллям.